Python教程:一文了解Python requests模块

简介: Python 中的 requests 模块是一个简洁而强大的 HTTP 库,用于向 Web 服务器发送 HTTP 请求和处理响应。它让开发者能够更轻松地与网络资源进行交互,包括发送 GET、POST、PUT、DELETE 等类型的请求,并处理返回的数据。

Python 中的 requests 模块是一个简洁而强大的 HTTP 库,用于向 Web 服务器发送 HTTP 请求和处理响应。它让开发者能够更轻松地与网络资源进行交互,包括发送 GET、POST、PUT、DELETE 等类型的请求,并处理返回的数据。

以下是 Python requests 模块的一些特点:

  1. 简洁易用:requests 提供了简单且直观的 API,使得发送 HTTP 请求变得非常容易。
  2. 功能丰富:支持各种类型的 HTTP 请求,包括身份验证、会话管理、重定向、文件上传等功能。
  3. 自动化处理:requests 自动处理连接池、内容解码、cookies 管理等,简化了开发过程。
  4. 优秀的文档:requests 拥有清晰详尽的文档和示例,便于开发者学习和使用。

下面将详细讲解Requests模块的一些主要功能。

1.介绍Requests模块


Requests是一个优雅、简洁而又功能强大的Python HTTP库。要使用该模块,首先我们需要安装它:

pip install requests

image.gif

2.发送GET请求


通过get()方法可以发送GET请求并获取服务器响应:

import requests
response = requests.get('https://api.example.com')
print(response.text)

image.gif

3.发送POST请求


post()方法可用于发送POST请求:

import requests
data = {'key': 'value'}
response = requests.post('https://api.example.com/post', data=data)
print(response.json())

image.gif

4.处理响应


处理响应可以通过访问响应头、获取JSON响应、文本响应甚至二进制响应:

import requests
response = requests.get('https://api.example.com')
print(response.headers)
print(response.json())
print(response.text)
print(response.content)

image.gif

5.处理Headers


可以添加自定义Headers或设置Cookies:

import requests
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
cookies = {'session_id': '123456789'}
response = requests.get('https://api.example.com', headers=headers, cookies=cookies)

image.gif

6.处理状态码和错误


检查状态码并进行错误处理:

import requests
response = requests.get('https://api.example.com')
if response.status_code == 200:
    print("Request was successful")
else:
    print("An error occurred")

image.gif

7.会话对象


使用Session对象可以在多个请求之间保持会话信息:

import requests
session = requests.Session()
session.get('http://example.com/login', params={'username': 'user', 'password': 'pass'})
response = session.get('http://example.com/dashboard')

image.gif

8.高级用法


可以设置SSL证书验证、代理以及超时:

import requests
response = requests.get('https://api.example.com', verify='path/to/cert.pem', proxies={'http': 'http://proxy.example.com'}, timeout=5)

image.gif

9.扩展功能


Requests可以与第三方库结合来实现更多功能,比如使用grequests进行异步请求:

import grequests
urls = ['http://example.com', 'http://example.org']
requests = (grequests.get(url) for url in urls)
responses = grequests.map(requests)

image.gif

10.文件上传


import requests
url = 'http://example.com/upload'
files = {'file': open('example.txt', 'rb')}
response = requests.post(url, files=files)
print(response.text)

image.gif

在这个示例中,我们使用 requests.post 方法发送POST请求,并通过 files 参数将文件上传到指定的URL。这里的 'file' 是表单字段的名称,'example.txt' 是要上传的文件名。

11.文件下载


import requests
url = 'http://example.com/download/example.pdf'
response = requests.get(url)
with open('example.pdf', 'wb') as file:
    file.write(response.content)
print("File downloaded successfully!")

image.gif

在这个示例中,我们使用 requests.get 方法向指定URL发送 GET 请求以下载文件。通过 response.content 我们可以获取服务器响应内容,并在本地创建一个新文件将其写入。

12.高频面试题


面试题:使用 Python 的 requests 模块实现并发请求

要求:使用 requests 模块以非阻塞方式实现并发的 GET 请求,并在请求完成后打印响应状态码。

答案:

import requests
import concurrent.futures
# 要请求的 URL 列表
urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return url, response.status_code
# 使用线程池实现并发请求
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    # 提交每个 URL 的请求任务
    future_to_url = {executor.submit(fetch_url, url): url for url in urls}
    
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
        url = future_to_url[future]
        try:
            url, status_code = future.result()
            print(f"{url} - Status Code: {status_code}")
        except Exception as e:
            print(f"{url} - Error: {e}")

image.gif

在这个面试题中,我们首先定义了要请求的多个 URL,然后使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 创建了一个线程池,最大工作线程数为 3。接着,我们提交了每个 URL 的请求任务,并通过 concurrent.futures.as_completed 方法获取每个请求的结果,最后打印出每个 URL 对应的响应状态码。

这个问题考察了对并发编程和异步请求的理解,以及如何使用 requests 模块进行非阻塞的并发请求操作。

目录
相关文章
|
6天前
|
数据采集 小程序 数据库
20年“镇国级”IT大牛,竟搞出500页漫画Python零基础顶级教程!
乔布斯说每个人都应该学习一门编程语言。Python正热,我决定通过编程让自己习得一种思考问题的方式,这也是我在个人编程生涯中的最大收获。 我以为只能枯燥无味地学编程,直到看到本书的样章,以漫画形式让我更直观、生动地了解到什么是编程。超级喜欢这种漫画风格。我回想起自己当年学习编程语言时的情景:逼迫自己背诵和消化、吸收那些自己根本没有理解的内容。如果当时有这么一本书,我就不会学得那么艰难,然后用了那么久才摸索成为一名“攻城狮”。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【7月更文挑战第22天】在大数据领域,Python算法效率至关重要。本文深入解析时间与空间复杂度,用大O表示法衡量执行时间和存储需求。通过冒泡排序(O(n^2)时间,O(1)空间)与快速排序(平均O(n log n)时间,O(log n)空间)实例,展示Python代码实现与复杂度分析。策略包括算法适配、分治法应用及空间换取时间优化。掌握这些,可提升大数据处理能力,持续学习实践是关键。
9 1
|
1天前
|
网络协议 关系型数据库 数据挖掘
python小白快速入门教程
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。
7 1
|
8天前
|
Go C# Python
Python 的 shutil 模块
`shutil`是Python标准库中的模块,提供高级文件和目录操作,如复制、移动、重命名、删除以及创建和删除目录。它扩展了`os`模块的功能,支持递归操作,例如`shutil.copytree()`用于递归复制目录,`shutil.rmtree()`用于递归删除目录。`shutil.move()`不仅移动文件,还可用于重命名。`shutil.remove()`和`shutil.rmtree()`分别用于删除文件和目录。这个模块对于文件管理任务非常实用。
|
8天前
|
缓存 数据库连接 API
Python模块如何影响代码的可读性?
【7月更文挑战第15天】Python模块如何影响代码的可读性?
11 3
|
8天前
|
并行计算 大数据 编译器
Python模块如何影响性能?
【7月更文挑战第15天】Python模块如何影响性能?
4 1
|
8天前
|
数据采集 程序员 开发者
Python模块
【7月更文挑战第15天】Python模块
6 1
|
9天前
|
关系型数据库 数据处理 数据库
Python中的异步编程:理解asyncio模块及其应用
在现代编程中,异步编程变得越来越重要。Python中的asyncio模块为开发者提供了强大的工具,帮助他们利用异步编程模式来处理高并发和IO密集型任务。本文将深入探讨asyncio模块的核心概念、基本用法以及实际应用场景,帮助读者更好地理解和运用Python中的异步编程技术。
|
1天前
|
存储 JSON API
实战派教程!Python Web开发中RESTful API的设计哲学与实现技巧,一网打尽!
【7月更文挑战第22天】构建RESTful API实战:**使用Python Flask设计图书管理API,遵循REST原则,通过GET/POST/PUT/DELETE操作处理/books及/books/<id>。示例代码展示资源定义、请求响应交互。关键点包括HTTP状态码的使用、版本控制、错误处理和文档化。本文深入探讨设计哲学与实现技巧,助力理解RESTful API开发。
10 0
|
9天前
|
资源调度 计算机视觉 Python
`scipy.ndimage`是SciPy库中的一个子模块,它提供了许多用于处理n维数组(通常是图像)的函数。
`scipy.ndimage`是SciPy库中的一个子模块,它提供了许多用于处理n维数组(通常是图像)的函数。